背景介绍
随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，其安全问题也逐渐浮出水面，为了抵御未来AI面临的安全风险，阿里安全联合清华大学发起了“安全AI挑战者计划”，该计划以对抗样本为核心，提供场景、技术、数据、算力等支持，召集全球的安全研究者和爱好者共同打磨AI模型的安全性，自2019年启动以来，该计划已成功举办多期比赛，吸引了来自全球的顶尖高校和企业参与，成为培养实战型网络安全人才的重要平台。
计划
一、计划目标
提升AI模型安全性：通过对抗样本的研究和攻防实践，提升AI模型的安全性和鲁棒性。
培养安全人才：为广大安全爱好者提供一个高难度的真实攻防环境，培养具有实战能力的网络安全人才。
推动技术创新：通过竞赛形式激发创新思维，推动AI安全领域的技术进步。
二、参赛对象
全社会开放：高等院校、科研单位、互联网企业等人员均可报名参赛。
特别说明：大赛主办和技术支持单位如有机会接触赛题背景业务、产品、数据的员工，则自动退出比赛，放弃参赛资格。
系列竞赛：全年贯穿多场不同主题的竞赛，涵盖人脸识别、图像伪造、文本分类等多个领域。
高难度题目：每期比赛设置高难度的题目任务，满足年轻技术爱好者的挑战需求。
丰厚奖励：为鼓励参赛者的积极性，每期比赛都设有丰厚的奖金和奖品。
示例分析：第五期 伪造图像的对抗攻击
一、赛题简介
主题：针对证件资质文档类图像的伪造图像对抗攻击竞赛。
目标：通过对原始图像的特定候选区域进行伪造篡改，做到视觉无伪造痕迹，并且让天池平台提供的图像取证模型无法识别篡改。
二、题目背景
问题现状：随着P图和篡改图像技术的成熟，假图被用于各种违法活动，对社会造成危害，本次比赛旨在探索如何成功攻击P图检测模型。
三、数据形式
数据集：Adversarial_Challenge5_Data，包含10类不同的证书文档类图像。
篡改要求：每张图像限定五个区域进行篡改，选手需要从10个类别中各选择2张进行伪造篡改，最终提交20张篡改图像。
四、评估指标
未检出篡改的比例
候选区域内篡改像素比例
候选区域外像素变化的比例
篡改区域背景一致性
相关问题与解答
什么是对抗样本？
答：对抗样本是指通过向真实样本中添加一些人眼不可见的噪声，导致深度学习模型发生预测错误的样本，这些噪声虽然微小，但对模型的判断却能产生显著影响。
2. 参加安全AI挑战者计划需要具备哪些技能？
答：参赛者需要具备以下几方面的技能：
编程能力：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、C++等。
机器学习知识：了解深度学习的基本概念和常见算法，如神经网络、对抗生成网络等。
安全意识：熟悉常见的网络安全威胁和防御手段，具备一定的攻防经验。
创新能力：能够独立思考并提出新的解决方案，具备较强的创新能力和实践能力。
通过参与安全AI挑战者计划，不仅可以提升个人的技术能力，还能与全球顶尖的安全专家交流学习，共同推动AI安全领域的发展，无论是对于学生、科研人员还是企业技术人员来说，这都是一个难得的学习和展示自我的平台。
小伙伴们，上文介绍了“安全AI挑战者计划打折”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/659670.html
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